Cost-effectiveness Analysis of Preoperative Screening Strategies for Obstructive Sleep Apnea among Patients Undergoing Elective Inpatient Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstructive sleep apnea is underdiagnosed in surgical patients. The cost-effectiveness of obstructive sleep apnea screening is unknown. This study's objective was to evaluate the cost-effectiveness of preoperative obstructive sleep apnea screening (1) perioperatively and (2) including patients' remaining lifespans. METHODS: An individual-level Markov model was constructed to simulate the perioperative period and lifespan of patients undergoing inpatient elective surgery. Costs (2016 Canadian dollars) were calculated from the hospital perspective in a single-payer health system. Remaining model parameters were derived from a structured literature search. Candidate strategies included: (1) no screening; (2) STOP-Bang questionnaire alone; (3) STOP-Bang followed by polysomnography (STOP-Bang + polysomnography); and (4) STOP-Bang followed by portable monitor (STOP-Bang + portable monitor). Screen-positive patients (based on STOP-Bang cutoff of at least 3) received postoperative treatment modifications and expedited definitive testing. Effectiveness was expressed as quality-adjusted life month in the perioperative analyses and quality-adjusted life years in the lifetime analyses. The primary outcome was the incremental cost-effectiveness ratio. RESULTS: In perioperative and lifetime analyses, no screening was least costly and least effective. STOP-Bang + polysomnography was the most effective strategy and was more cost-effective than both STOP-Bang + portable monitor and STOP-Bang alone in both analyses. In perioperative analyses, STOP-Bang + polysomnography was not cost-effective compared to no screening at the $4,167/quality-adjusted life month threshold (incremental cost-effectiveness ratio $52,888/quality-adjusted life month). No screening was favored in more than 90% of iterations in probabilistic sensitivity analyses. In contrast, in lifetime analyses, STOP-Bang + polysomnography was favored compared to no screening at the $50,000/quality-adjusted life year threshold (incremental cost-effectiveness ratio $2,044/quality-adjusted life year). STOP-Bang + polysomnography was favored in most iterations at thresholds above $2,000/quality-adjusted life year in probabilistic sensitivity analyses. CONCLUSIONS: The cost-effectiveness of preoperative obstructive sleep apnea screening differs depending on time horizon. Preoperative screening with STOP-Bang followed by immediate confirmatory testing with polysomnography is cost-effective on the lifetime horizon but not the perioperative horizon. The integration of preoperative screening based on STOP-Bang and polysomnography is a cost-effective means of mitigating the long-term disease burden of obstructive sleep apnea.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».